GÖÇ YÖNETİMİNDE YAPAY ZEKÂNIN MUHTEMEL KULLANIMI

Öz

Arka Plan: Küresel ölçekte artan göç hareketleri; çok aktörlü, çok sektörlü ve dinamik yapısı nedeniyle göç yönetiminde hızlı, etkin ve isabetli karar almayı zorlaştırmaktadır. Bu durum, kamu kurumları açısından gelişmiş analiz ve karar destek araçlarına olan ihtiyacı artırmaktadır. Amaç: Bu çalışmanın amacı, göç yönetimi sürecinde hangi kaynak, süreç, uygulama ortamı ve işlemlerde yapay zekâ temelli modellerin kullanılabileceğini ortaya koymak; devlet veya uluslararası kuruluşların seçilen göç uygulamaları incelenerek yapay zekâ araçlarının kullanımının karar vericilere sağlayabileceği katkıları ve olası risk alanlarını değerlendirmektir. Yöntem: Çalışmada, makine öğrenimi, derin öğrenme ve doğal dil işleme tekniklerini içeren üretken yapay zekâ modellerinin göç yönetiminde kullanımına ilişkin uluslararası uygulamalar incelenmiş; bu uygulamalar karar destek sistemleri bağlamında karşılaştırmalı analiz yöntemiyle değerlendirilmiştir. Bulgular: İnceleme sonucunda, yapay zekâ temelli modellerin politika analizi, risk değerlendirmesi, hizmet sunumu ve bilgilendirme süreçlerinde karar alma kapasitesini güçlendirdiği; bununla birlikte etik, hukuki ve teknik boyutlarda yeni zorluk alanları ortaya çıkardığı tespit edilmiştir. Sonuç: Göç ekosisteminde yer alan kamu kurumlarının, uluslararası gelişmeleri dikkate alan mevzuat, strateji ve politikalarını yapay zekâ kullanımını içerecek şekilde güncellemeleri; göç yönetimine özgü yapay zekâ modellerinin ise yetiştirilmiş personel eliyle geliştirilmesi gerekmektedir. Bu yaklaşımın, göç yönetiminde daha bütüncül ve öngörülebilir bir karar alma yapısına katkı sağlayacağı değerlendirilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Göç
• Göç yönetimi
• Yabancı
• Yapay zekâ
• Karar destek sistemleri.

POTENTIAL USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN MIGRATION MANAGEMENT

Öz

Background: Increasing migration movements on a global scale make rapid, effective, and accurate decision-making in migration management difficult due to its multi-actor, multi-sector, and dynamic structure. This situation increases the need for advanced analysis and decision-support tools for public institutions. Objective: The aim of this study is to identify which resources, processes, application environments, and operations in the migration management process can utilize artificial intelligence-based models; and, by examining selected migration practices of state or international organizations, to evaluate the contributions that the use of artificial intelligence tools can provide to decision-makers as well as potential areas of risk. Method: In the article, international practices regarding the use of generative artificial intelligence models incorporating machine learning, deep learning, and natural language processing techniques in migration management were examined; these practices were evaluated through a comparative analysis method within the context of decision-support systems. Results: As a result of the examination, it was determined that artificial intelligence-based models strengthen decision-making capacity in policy analysis, risk assessment, service delivery, and information provision processes; however, they also give rise to new challenge areas in ethical, legal, and technical dimensions. Conclusion: Public institutions within the migration ecosystem need to update their legislation, strategies, and policies by incorporating the use of artificial intelligence in line with international developments; moreover, artificial intelligence models specific to migration management should be developed by trained personnel. This approach is considered to contribute to a more holistic and predictable decision-making structure in migration management.

Anahtar Kelimeler

• Migration
• Migration management
• Foreigner
• Artificial intelligence
• Decision support systems.

Kaynakça

1. 4 sayılı Cumhurbaşkanlığı Kararnamesi, 4 (2018). RG: 15.07.2018-30479.
2. AB Yapay Zekâ Yasası, 2024/1689 (2024). RG: 12.07.2024-L.
3. Adalet Bakanlığı. (2020). UYAP Bilişim Sistemi. UYAP Bilişim Sistemi. https://uyap.gov.tr
4. Akdağ, H., & Şiraz, F. (2021). Di̇ji̇tal vatandaşlığa dönüşüm (Türki̇ye özeli̇nde): Li̇teratür taraması. Kamu Yönetimi Enstitüsü Sosyal Bilimler Dergisi, 1: 77-97.
5. Atsızelti̇, Ş. (2021). Büyük Veri̇ni̇n Göç Yöneti̇mi̇nde Kullanımı [Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Üniversitesi].
6. Başcıllar, M., Karataş, M., & Pak Güre, M. D. (2022). Di̇ji̇tal Çağda Sosyal Algori̇tmalar: Yapay Zekâ ve Sosyal Hi̇zmet. Sosyal Politika Çalışmaları Dergisi, 22(56): 539-565. https://doi.org/10.21560/spcd.vi.1081060
7. Berryhill, J., Heang, K. K., Clogher, R., & McBride, K. (2019). Hello, world: Artificial intelligence and its use in the public sector (OECD Working Papers on Public Governance Sy. 36; OECD Working Papers on Public Governance, C. 36). Ekonomik Kalkınma ve İşbirliği Örgütü (OECD). https://doi.org/10.1787/726fd39d-en
8. Birleşmiş Milletler Ekonomik ve Sosyal İşler Departmanı. (2024). Global Migration Data Portal. Erişim adresi: https://www.migrationdataportal.org/themes/international-migrant-stocks-overview. (Erişim tarihi: 21.02.2025)

9. Castles, S., Miller, M. J., & de Haas, H. (2022). Göçler çağı: Modern dünyada uluslararası göç hareketleri. GAV Perspektif Yayınları.
10. Cumhurbaşkanlığı Dijital Dönüşüm Ofisi. (t.y.). Ulusal Yapay Zekâ Stratejisi 2021-2025. Erişim adresi: https://cbddo.gov.tr/uyzs. (Erişim tarihi: 25.03.2025)
11. Çalışma ve Sosyal Güvenlik Bakanlığı. (2022). E-izin Başvuru Sistemi. Erişim adresi: https://www.calismaizni.gov.tr. (Erişim tarihi: 19.02.2025)
12. Çankaya Kurnaz, S. (2025). Kamu poli̇ti̇kalarında yapay zekâ uygulamaları: Kanada göçmenli̇k si̇stemi̇ örneği̇. Ombudsman Akademik, 21, 209-241. https://doi.org/10.32002/ombudsmanakademik.1496218
13. Çelikel, A., & Öztekin Gelgel, G. (2022). Yabancılar hukuku. Beta Basım Yayım.
14. DeepSeek-AI, Guo, D., Yang, D., Zhang, H., Song, J., Zhang, R., Xu, R., Zhu, Q., Ma, S., Wang, P., Bi, X., Zhang, X., Yu, X., Wu, Y., Wu, Z. F., Gou, Z., Shao, Z., Li, Z., Gao, Z., … Zhang, Z. (2025). DeepSeek-R1: Incentivizing reasoning capability in LLMs via reinforcement learning. https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.12948
15. Dışişleri Bakanlığı. (2025). Dışişleri Bilgi Sistemi-DışNet. Diplomasi Akademisi. Erişim adresi: http://diab.mfa.gov.tr/disnet.tr.mfa. (Erişim tarihi: 17.02.2025)
16. Dik, E. (2024). Göç yönetiminde büyük veri ve yapay zekâ uygulamaları: Etik ikilemler ve güç asimetrileri. Kamu Hukuk ve Yönetim, 1(2): 39-48. https://doi.org/10.5281/ZENODO.14525555
17. E-Devlet Kapısı Üzerinden Sunulan Hizmetler. (2025). Göç İdaresi Başkanlığı. Erişim adresi: https://www.turkiye.gov.tr/goc-idaresi-baskanligi. (Erişim tarihi: 25.03.2025)
18. Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Teşkilatı. (2023). Global Trends in Government Innovation 2023. OECD. https://doi.org/10.1787/0655b570-en
19. Emniyet Genel Müdürlüğü. (2025). EGM PolNet Projesi. Erişim adresi: https://www.egm.gov.tr/bilgiteknolojilerivehaberlesme/projeler/ (Erişim tarihi: 21.02.2025)
20. Erdoğan, G. (2021). Yapay zekâ ve hukukuna genel bi̇r bakış. Adalet Dergisi, 66, 117-192.
21. Erdoğan, O. (2025). Kamu kurumlarının karar alma süreçleri̇nde yapay zekâ tabanlı çözüm strateji̇leri̇: Türki̇ye İnsan Hakları ve Eşi̇tli̇k Kurumu’nun kararlarının Chatgpt ile anali̇zi̇. Yasama Dergisi, 50: 75-104.
22. Eren, V., & Duman, H. (2025). Artificial ıntelligence support in disaster management. Kamu Yönetimi ve Teknoloji Dergisi, 7(1): 13-36. https://doi.org/10.58307/kaytek.1580460
23. Frontex. (2021). Artificial ıntelligence—based capabilities for European Border and Coast Guard final report. https://www.frontex.europa.eu/assets/Publications/Research/Frontex_AI_Research_Study_2020_final_report.pdf
24. GeoMatch: Connecting People to Places Using Artificial Intelligence. (2025). The Global Compact on Refugees | BMMYK. Erişim adresi: http://globalcompactrefugees.org/good-practices/geomatch-connecting-people-places-using-artificial-intelligence. (Erişim tarihi: 21.02.2025)
25. Göç İdaresi Başkanlığı. (2023). Göç İdaresi Başkanlığı 2022 yılı faaliyet raporu. Göç İdaresi Başkanlığı. Erişim adresi: https://www.goc.gov.tr/kurumlar/goc.gov.tr/Kurumsal/Strateji/2023-Mayis-/2022-Yili-Faaliyet-Raporu.pdf. (Erişim tarihi: 28.02.2025)
26. Göç İdaresi Başkanlığı. (2024). Göç İdaresi Başkanlığı stratejik planı 2024-2028. Göç İdaresi Başkanlığı. Erişim adresi: https://www.goc.gov.tr/kurumlar/goc.gov.tr/Kurumsal/Stratejik-Yonetim/Stratejik-Plan/2024/Stratejik-Plan-2024_2028.pdf. (Erişim tarihi: 14.02.2025)
27. Göç İdaresi Başkanlığı. (2025a). e-İkamet Uygulaması. Erişim adresi: https://e-ikamet.goc.gov.tr. (Erişim tarihi: 18.02.2025)
28. Göç İdaresi Başkanlığı. (2025b). Göç Randevu. Erişim adresi: https://randevu.goc.gov.tr (Erişim tarihi: 18.02.2025)
29. Göç Yönetiminde Koordinasyon Konulu Cumhurbaşkanlığı Genelgesi, 2025/2 (2025). RG: 25.01.2025-32793.
30. Göksu, M., Göksu, Ş., & Alkan, A. (2022). Derin öğrenme tabanlı görüntü işleme ile acil durum tespiti. Computer Science. IDAP-2022: 101-111. https://doi.org/10.53070/bbd.1173385
31. Göztepe, K., & Akdağ, A. (2015). Increasing efficiency of military decision making process applying Geographical Analysis System (GeoAS). Harita Teknolojileri Elektronik Dergisi, 7(2): 56-68. https://doi.org/10.15659/hartek.15.08.102
32. Gülerce, H., & Demir, E. (2021). Zorunlu göç sürecinde sosyal ağlar: Şanlıurfa’daki Suriyeli sığınmacılar. Sosyal Siyaset Konferansları Dergisi, 81: 185-211. https://doi.org/10.26650/jspc.2021.81.973727
33. İşcan, H., & Durgun, A. (2024). Yapay zekâ: Alt dalları ve uygulama alanları. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 16(4): 201-234. https://doi.org/10.52791/aksarayiibd.1574207
34. Kale Yazılım. (2019). GöçNet Projesi. Projeleri. Erişim adresi: https://kaleyazilim.com.tr/projelerimiz. (Erişim tarihi: 19.02.2025)
35. Karataş, M. (2024). Göç ve di̇ji̇tal dönüşüm: Türki̇ye’deki̇ di̇ji̇tal teknoloji̇leri̇n göç açısından incelenmesi̇ ve geli̇şti̇ri̇lmesi̇ hakkında bi̇r değerlendi̇rme. Türk İdare Dergisi, 497: 379-409.
36. Kişisel Verileri Koruma Kurumu. (2025a). Ki̇şi̇sel Veri̇leri̇n Korunmasi ile İlgi̇li̇ Seçi̇lmi̇ş Güncel Geli̇şmeler-41. Erişim adresi: https://www.kvkk.gov.tr/SharedFolderServer/CMSFiles/71a7034d-1cc7-4de3-9a01-92b9e7f0c8a4.pdf. (Erişim tarihi: 27.03.2025)
37. Kişisel Verileri Koruma Kurumu. (2025b). Üretken Yapay Zekâ ve Kişisel Verilerin Korunması Rehberi. Erişim adresi: https://www.kvkk.gov.tr/SharedFolderServer/CMSFiles/MTY5MjNmNmIwZWY3YTE.pdf#page=19.12 (Erişim tarihi: 05.06.2026)
38. Korkmaz, E. (2021, Ağustos 31). Göç ve mülteci çalışmalarında büyük veri kullanımı. https://bilimveaydinlanma.org/goc-ve-multeci-calismalarinda-buyuk-veri-kullanimi/index.html
39. Manus AI. (t.y.). Manus. Erişim adresi: https://manus.im/?index=1. (Erişim tarihi: 12.04.2025)
40. Maslej, N., Fattorini, L., Perrault, R., Gil, Y., Parli, V., Kariuki, N., Capstick, E., Reuel, A., Brynjolfsson, E., Etchemendy, J., Ligett, K., Lyons, T., Manyika, J., Niebles, J. C., Shoham, Y., Wald, R., Walsh, T., Hamrah, A., Santarlasci, L., … Oak, S. (2025). Artificial ıntelligence ındex report 2025. Stanford University. Erişim adresi: https://hai.stanford.edu/assets/files/hai_ai_index_report_2025.pdf. (Erişim tarihi: 17.10.2025)
41. Nalbantoğlu, V., & Seymen, B. (2007). Ataletsel seyrüsefer sistemleri. Mühendis ve Makina, 48(566): 7-13.
42. Nüfus ve Vatandaşlık İşleri Genel Müdürlüğü. (2025). Merkezi Nüfus İdaresi Sistemi (MERNİS). Erişim adresi: https://www.nvi.gov.tr/mernis. (Erişim tarihi: 25.03.2025)
43. Open AI. (2024, Mart 13). Introducing ChatGPT. Erişim adresi: https://openai.com/index/chatgpt/. (Erişim tarihi: 24.03.2025)
44. Perruchoud, R., & Redpath, J. (Ed.). (2013). Göç Terimleri Sözlüğü. Uluslararası Göç Örgütü.
45. Ray, K. (2023). AI content vs. human written content: The ultimate comparison. Sitecentre. Erişim adresi: https://www.sitecentre.com.au/blog/ai-content-vs-human-written-content. (Erişim tarihi: 21.02.2025)
46. Sayıştay Başkanlığı. (2019). Sayıştay’ın GöçNet Projesi Bilişim Sistemleri Denetimi. Erişim adresi: https://www.sayistay.gov.tr/reports/download/Xl3g485gKO-gocnet-projesi-bilisim-sistemleri-denetimi-ozeti-2019. (Erişim tarihi: 18.12.2025)
47. Soylu, A. (2017a). e-İkamet ile yapılan ikamet izni başvurusunun kullanıcı gözüyle incelenmesi [Dönem Projesi]. Türkiye ve Orta Doğu Amme İdaresi Enstitüsü.
48. Soylu, A. (2017b). Yabancılar ve uluslararası koruma kanunu kapsamında ikamet izinleri [Yayımlanmamış Uzmanlık Tezi]. Göç İdaresi Genel Müdürlüğü.
49. Soylu, A. (2025a). Türkiye’de ikamet izni harçları: Hukuki çerçeve, uygulama esasları ve sona erme hallerinde iade. Journal of Migration and Political Studies, 3(2): 145-169. https://doi.org/10.69510/mipos.1681123
50. Soylu, A. (2025b). Uzun dönem ikamet izni sahibinin çalışma hakkı: Süresiz çalışma izni şartının hukuken gerekliliği üzerine bir değerlendirme. İnsan Hareketliliği Uluslararası Dergisi, 5(2): 243-273.
51. Soylu, T. (2017). Kamu yönetiminde çağrı merkezlerinin rolü: Göç yönetiminde Yabancılar İletişim Merkezi (YİMER 157) örneği [Yayımlanmamış Uzmanlık Tezi]. Göç İdaresi Genel Müdürlüğü.
52. Sümer, N. (2024). Kanada’da idareni̇n karar alma süreçleri̇nde yapay zekâyı kullanımı: Otomati̇k karar alma yönergesi̇. Bilişim Hukuku Dergisi, 6(1): 155-197. https://doi.org/10.55009/bilisimhukukudergisi.1450616
53. The White House. (2025). Winning the Race: America’s AI Action Plan. Erişim adresi: https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2025/07/Americas-AI-Action-Plan.pdf. (Erişim tarihi: 02.10.2025)
54. The World Bank Group. (2025). Devising a Strategic Approach to Artificial IntelligenceA: Handbook for Policy Makers. The World Bank Group. Erişim adresi: https://documents1.worldbank.org/curated/en/099060525125542871/pdf/P506884-a1130fff-9c6f-4a78-8216-191b979d44b9.pdf. (Erişim tarihi: 31.08.2025)
55. TÜBİTAK. (2025, Eylül). Destek Süreçleri̇nde Üretken Yapay Zekânın (ÜYZ) Sorumlu ve Güveni̇li̇r Kullanımı Rehberi̇. Erişim adresi: https://tubitak.gov.tr/sites/default/files/2025-10/UYZ_Rehberi_v03_TR.pdf. (Erişim tarihi: 17.12.2025)
56. Türkiye İstatistik Kurumu. (2024). 1.1.4. Göç Kayıt Sistemi (GöçNet). Resmi İstatistik Portalı. Erişim adresi: https://www.resmiistatistik.gov.tr/subject. (Erişim tarihi: 14.11.2017)
57. Türkiye Ulusal Coğrafi Bilgi Sistemi Platformu. (t.y.). Erişim adresi: https://tucbs.gov.tr. (Erişim tarihi: 21.02.2025)
58. Yabancı Kimlik Numarası ve Kimlik Bilgileri Beyanı Formu Genelgesi, 2019/11 (2019). Erişim adresi: https://www.tkgm.gov.tr/201911-1805-sayili-genelge. (Erişim tarihi: 28.02.2025)
59. Yabancılar ve Uluslararası Koruma Kanunu (YUKK), 6458 (2013). RG: 11.04.2013-28615.
60. Yıldız, A., & Açar, D. A. (2024). Artificial ıntelligence and migration governance: Navigating cooperation and complexity in European Union-Türkiye relations. METU Studies in Development, 51: 191-209.
61. Yoşumaz, İ. (2025). Generative artificial ıntelligence and usage in academia. Firat University Journal of Social Sciences, 35(1): 1-24. https://doi.org/10.18069/firatsbed.1423208
62. Yurtdışı Türkler ve Akraba Topluluklar Başkanlığı. (2024). YTB Stratejik Planı 2024-2028. Erişim adresi: https://dkp.blob.core.windows.net/kurumsal-multimedia/YTBStratejikPlan2024-2028.pdf. (Erişim tarihi: 22.10.2025)
63. Yükseköğretim Kurulu Başkanlığı. (t.y.). Yükseköğretim Bilgi Yönetim Sistemi. Erişim adresi: https://istatistik.yok.gov.tr/. (Erişim tarihi: 25.03.2025)